Görselleştirme : Verilerinizi Bilin keşfedin
Açıklama :
ImageNet-v2, orijinal etiketleme protokolünü yakından takip ederek toplanan bir ImageNet test setidir (sınıf başına 10 adet). Her görüntü en az 10 MTurk çalışanı tarafından etiketlenmiştir ve verilen sınıf için seçilen 10 görüntü arasından hangi görüntülerin dahil edileceğini seçmek için kullanılan stratejiye bağlı olarak veri setinin üç farklı versiyonu vardır. Farklı varyantların nasıl derlendiğine dair daha fazla ayrıntı için lütfen makalenin dördüncü bölümüne bakın.
Etiket alanı, ImageNet2012 ile aynıdır. Her örnek, aşağıdaki anahtarlarla bir sözlük olarak temsil edilir:
- 'görüntü': Görüntü, bir (H, W, 3)-tensör.
- 'etiket': [0, 1000) aralığında bir tam sayı.
'file_name': Veri kümesi içindeki örneği tanımlayan benzersiz bir giriş.
Ana Sayfa : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
Kaynak kodu :
tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
sürümler :
-
1.0.0
: İlk sürüm. -
2.0.0
: Dosyalar güncellendi. -
3.0.0
(varsayılan): Dosya_adı, mutlak yoldan veri dizinine göre yola doğru düzeltildi, ör. "class_id/filename.jpg". -
3.1.0
: Hugging Face kaynakları için yeni URL'ler.
-
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'test' | 10.000 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
dosya adı | Metin | sicim | ||
görüntü | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
etiket | SınıfEtiketi | int64 |
Denetlenen anahtarlar (Bkz.
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Alıntı :
@inproceedings{recht2019imagenet,
title={Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet?},
author={Recht, Benjamin and Roelofs, Rebecca and Schmidt, Ludwig and Shankar, Vaishaal},
booktitle={International Conference on Machine Learning},
pages={5389--5400},
year={2019}
}
imagenet_v2/eşleşen frekans (varsayılan yapılandırma)
İndirme boyutu :
1.18 GiB
Veri kümesi boyutu :
1.16 GiB
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/threshold-0.7
İndirme boyutu :
1.16 GiB
Veri kümesi boyutu :
1.15 GiB
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/topimages
İndirme boyutu :
1.16 GiB
Veri kümesi boyutu :
1.14 GiB
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):